人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
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虽然人脸识别在商用领域已经被接受，但高成本和高功耗一直是---其规模化应用的阻碍因素。人脸识别技术和设备提供商需要在满足实际应用场景需求的同时，不断降低设备成本，同时降低产品功耗，提升产品的全生命周期，从而加快人脸识别技术在商用领域的规模化应用。
除成本和功耗因素外，人脸识别同时也面临着双胞胎的识别、光线的干扰、美容化妆、遮挡、低分辨率的识别的技术瓶颈。无论是厂商还是用户，都需要正视目前存在的困难，不断使产品和技术趋于场景实用。随着，和行业标准的建立与实施，以及人脸识别技术不断迭代，人脸识别将在防伪化、三维化、环境适应性、、高速度等方面得到强化，并迎来新一轮的发展热潮。
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